現在大家已經逐漸認識到
,作報告,寫總結, 寫**要有資料來做支撐。比如, 通過改進裝置,生產工時由原來的4分10秒降到了4分鐘, 或者產品合格率由95%提高到97%, 等等，不一而足。
大家有沒有遇到這樣的情況, 那就是過幾天,生產工時就又回到原先的水平4分10秒, 合格率也再次下降到改進前的95%。在這裡,我們假設員工是誠實的, 沒有資料造假, 哪會是什麼原因造成的呢? 又如何避免類似的問題?並且如何可以對自己得出的結論充滿信心?
這就需要你懂得一點統計的知識。用乙個案例來說明。
x公司原來的生產週期是60分鐘, 為了縮短工時, 他們購買了一台新的裝置用以替換老舊的裝置。為了驗證措施是否有效, 他們計算了26個新樣本, 計算出新平均週期為57分鐘。他們可以說他們提高了5%的效率嗎?
不能,他們還需要知道這26個新樣品的標準差, 然後通過統計分析才能知道這個變化到底是由於新裝置還是由於隨機因素造成的。
我們假設標準差是10。
我們採用的顯著性水平為0.01。
(顯著性水平的定義：原假設為真時, 拒絕原假設的概率)
a.提出原假設和備擇假設
ho: 生產週期均值》=60分鐘
h1: 生產週期均值<60分鐘
b.因為樣本數小於30, 使用t分布。這裡就不列出公式了，這個公式在統計書中很容易找到。
計算得出 t=-1.530
c.查t分布表, 單尾，自由度為25(26-1=25),
顯著性水平為0.01，得到交點值為-2.485。
d.因-2.485小於-1.530, 不能拒絕原假設。改進前和改進後的3分鐘差異是隨機因素造成的。
e.到此, 你可以自信地說, 新裝置沒有縮短工時。(這個結論錯誤的概率為1%)。
期望每個工程開發人員，質量人員會使用統計工具是不現實的,但是有這個觀念很重要。
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